机器学习辅助的磺化石墨相氮化碳@钇氧化锌纳米复合材料用于4-氨基酚的电化学检测与光催化解毒研究

《Inorganic Chemistry Communications》：Machine learning assisted electrochemical detection and photocatalytic detoxification of 4-aminophenol using a sulfonated graphitic carbon nitride @ yttrium zinc oxide nanocomposite

本文推荐了一种新型CeV2O7@ZIF-90@rGO纳米复合材料，该材料通过协同效应实现了高性能混合超级电容器（BHSC）和电化学氧还原反应（ORR）的双重应用。材料表现出高比容量（1381 C/g）、优异稳定性（24小时）和高效ORR活性（塔菲尔斜率67 mV/dec），为可持续能源技术提供了非贵金属解决方案。

　　

亮点

试剂与材料

合成过程中使用的材料和试剂包括：六水合硝酸锌（Zn(NO₃)₂·6H₂O，≥99%，西格玛奥德里奇，美国）、2-咪唑甲醛（≥98%，阿尔法埃莎，英国）、三氟乙酸（TFA，≥99%，默克，德国）、甲醇（≥99.9%，大韩，韩国）、高锰酸钾（KMnO₄，≥99%，西格玛奥德里奇，美国）、六水合硝酸铈（Ce(NO₃)₃·6H₂O，≥99.5%，阿尔法埃莎，英国）、硫酸（H₂SO₄，98%，默克，德国）、石墨粉（99.9%，西格玛奥德里奇，美国）等。

表面结构与形态学研究

采用先进的成像和衍射技术，包括X射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）和比表面积分析（BET），来研究CeV₂O₇@ZIF-90@rGO纳米复合材料的结构特征和形貌。XRD分析使用配备Cu-Kα辐射源（λ = 1.5418 ?）的衍射仪进行。SEM图像在5000倍放大倍数、15.0 kV加速电压（AV）和9.3 mm工作距离（WD）下拍摄。

图2a显示了CeV₂O₇、ZIF-90和CeV₂O₇@ZIF-90@rGO纳米复合材料的XRD分析图谱。

结论

本研究成功合成并全面分析了CeV₂O₇@ZIF-90@rGO纳米复合材料。该复合材料展现出结构一体化的设计，有效结合了氧化还原活性、高孔隙率和优异的导电性。CeV₂O₇@ZIF-90@rGO各组分之间的新颖协同作用呈现出一种结晶性、介孔结构的架构，具有458 m²/g的高BET比表面积、26.43 nm的平均晶粒尺寸、0.29 cm³/g的平均孔体积和3.05 nm的平均孔径。